## Leitura e manipulao de dados
### Ana Carolina Luchetta


##Distncia entre cidades
cidades <- c("Atenas", "Madri", "Paris", "Estocolmo")     #concatenando os rtulos das cidades envolvidas
matriz.cidades <- matrix (,4,4)                           #matriz 4 por quarto. A primeira parte est em branco pois eu no tenho valores ainda para preencher.
rownames(matriz.cidades) <- cidades                       #inserindo rtulo de linha na matriz
colnames(matriz.cidades) <- cidades                       #inserindo rtulo de coluna na matriz
matriz.cidades                                            #verifico a matriz com os rtulos e nos valores vejo que consta NA (no inserimos ainda os valores)
dist = c(3949, 3000, 3927, 1273, 3188, 1827)              #distncias concatenadas
matriz.cidades[lower.tri(matriz.cidades)] <- dist         #colocar os valores na matriz
diag(matriz.cidades) <- 0                                 #atribuindo 0 a diagonal
matriz.cidades                                            #verifico
require(datasets)
eurodist                                                  #retorna as distncias listadas pelo R em uma matriz semelhante a produzida por mmim anteriormente (onde os valores de Atenas a Estocolmo no so repetidos quando falamos de Estocolmo para Atenas)

##Criao de um data frame
cor <- rep(c("claro", "escuro"), each=9)                  #repetio dos fentipos
dieta <- rep(c("A","B","C"), each=3,2)                    #repetio das dietas
peso <- c(0.1 , 1.1 , 3.7,  5.7, -1.2, -1.5,  3.0, -0.4, 0.6, 1.5, -0.1, 2.0,  0.6, -3.0, -0.3,  -0.2, 0.3, 1.5)
experimento <- data.frame(cor, dieta, peso)               #tabela com cores, dieta e variao de peso de cada um dos ratos
mdia.cor <- tapply(peso, cor, mean)                      #na funo tapply, colocar(quem tem o mesmo tamanho e  valor numrico, a mdia de quem, funo que quero executar
mdia.cor                                                 #conferindo a mdia para cada cor
mdia.dieta <- tapply(peso, dieta, mean)
mdia.dieta

##Criando uma matriz
valores=rnorm(15, 10, sqrt(3.6))                          #dostribuio normal, de 15 elementos, com mdia 10 e desvio padro (igual raiz quadrada da varincia)
valores
matriz <- matrix (valores, ncol=5)                        #monta a tabela com os resultados
matriz
colnames(matriz) <- paste("C",1:5)
colnames(matriz)                                          #modificou o nome das colunas
rownames(matriz) <-paste("L", 1:3)
rownames (matriz)                                         #modificou o nome das linhas
mdia.coluna <- apply(matriz,2, mean)
mdia.linha <- apply (matriz, 1, mean)
mdia.linha                                               #verifico a mdia da coluna
mdia.coluna                                              #verifico a mdia da linha
var.coluna <- apply(matriz,2, var)
var.linha <- apply (matriz, 1, var)
var.linha                                                 #verifico a varincia da coluna
var.coluna                                                #verifico a varincia da linha
framecol <- data.frame(mdia.coluna, var.coluna)
framelin <- data.frame(mdia.linha, var.linha)
framecol                                                  #mdia e varincia da coluna
framelin                                                  #mdia e varincia da linha
junto <- list(framecol, framelin)
junto                                                     #tudo junto em uma tabela

##